在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后,有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程,这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列,具体为真实值和使用三个模型计算的预测值)。
科研论文配图多图层元素(字体、坐标轴、图例等)的绘制条件提出了更高要求,我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数,特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时,容易造成绘制代码冗长。
本节提要:colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。
本节提要:关于一些不常见的colorbar的仿制:弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度列colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。
在matplotlib和cartopy中,其常见的绘图命令,若是带有颜色映射的collection(s)类,则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表,colorbar即是颜色分析色条,前者只起到对绘图对象上色的功能,后者实现色阶与数值的对应。
绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点,线条或区域颜色的连续标签,带标签的颜色条可能是一个很好的工具。在 Matplotlib 中,颜色条是一个单独的轴域,可以为绘图中的颜色含义提供见解。原书是黑白打印的,但是在线版本是彩色的,你可以在这里看到全彩的图形。我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的,为更新colorbar绘制应用范围,我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图,试着用matplotlib 进行绘制(也是小伙伴提出:用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时,存在无法共用的情况,即软件是一幅一幅的出图,导致汇总对比时,colorbar不统一,影响对比分析)
“ 3D体素(voxel)色温图常用于在三维坐标系下做数据分析和展示,本文从0开始代码演示其绘制实现.”
有时,使用等高线或颜色编码的区域,在二维中显示三维数据是有用的。有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务:`plt.contour用于等高线图,plt.contourf用于填充的等高线图,plt.imshow``用于显示图像。本节介绍使用这些的几个示例。 我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
添加一个经度值到经度数组中,并且添加一列值到数据数组中。当数据覆盖全部经度时,非常有利于添加缺省值。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
c或color 表示marker点中心区域面的颜色,可以是一个预设的表示颜色的字符串,也可使用RGB颜色(范围0到1,长度为3的python序列),还可以是和X同长度的数组。
是不是被matplotlib繁琐绘图属性设置搞得一脸懵?是不是因常常记不住某一个图层设置函数而被迫看又长又枯燥的API文档?又或者是不是在面对多个matplotlib子图时写了大量的循环代码来设置属性?最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握??此外,还有好多无奈和吐槽,我不知道你们是不是这样?反正以上列出的几点就是我在使用matplotlib自定义绘制图表时最大的感触了,当然,本期推文不是来吐槽的,是来为大家提供好的解决方法的。下面就介绍下今天的主角-- ProPlot。说真的!当我刚开始发现这个包时:“嗯?不错,logo和matplotlib很像”,可是,当我在熟悉大多数和经常使用matplotlib绘图时,回来再看这个工具包时:“我ri,真香!!我之前干了啥?赶快用起来!”。总之一句话,如果上期推文 因为配图,SCI多次返修!?因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话,那本期推文将告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求,当然,也是符合出版需求的配图,主要内容如下:
Seaborn 的 kdeplot() 函数是 Python 中绘制密度图的方式之一,Matplotlib 在现阶段则没有具体的绘制密度图的函数,一般是结合 Scipy 库中的 gaussian_kde() 函数结果进行绘制。
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础,可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子:
今天小编带大家绘制一幅”颜值“超高的学术图表,起初原因也是群里的小伙伴询问怎么绘制。要知道我可是非常宠读者的哈~~绝对的安排!读者给出的图片如下:
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图,今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。
Proplot对matplotlib进行了高度的封装,是一个高级绘图工具,其功能相当强大!而且融和了cartopy、basemap、xarray和pandas。看到这里这应该就是我一直想要的绘图工具了!
例如,norm = BoundaryNorm([-1, -0.5, 0.5, 1], 3),将[-1,-0.5],(-0.5,0.5),[0.5, 1]分别映射一种颜色。
一个合适的渐变色可以让我们的热图更加的美观,在matplotlib中内置了许多的渐变色,如何挑选合适的渐变色就诚成为了一个问题,这么多的渐变色,其分布有没有什么规律,挑选的时候有没有什么技巧呢?
某憨憨用的matlab,不会导出为xls、csv等pandas库可以处理的文件,我对你很无语……
Matlab自带颜色图比较单调,很多时候无法达到其它绘图工具,如:NCL、Python matplotlib、GMT等绘图软件颜色图效果。下面就介绍如何将上述丰富的颜色图为己所用,以及自定义颜色图。
今天我们将学习如何在Matplotlib中创建散点图。散点图非常适合确定两组数据是否相关。如果存在相关性,散点图可以让我们发现这些趋势。散点图的想法通常是比较两个变量,让我们开始吧。
本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程,涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制,只不过添加了相关性分析,拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。首先我们看一下下面这幅图:
1、python与meteoinfoLab的主要函数是差不多的,colorbar这块的设计meteoinfoLab还是更加的清晰一些。python的绘图库matplotlib,实现过于复杂。
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值,然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色,就形成了热图。对于热图而言,通常我们还需要画出对应的图例,图例通过colorbar方法来实现,代码如下
本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
Matplotlib 3.0来了!新版Matplotlib已能通过PyPI安装了,不过,这一版本只支持python 3,Python 2死忠还得继续用2.2.x版本。
层次关系型图表主要表示数据个体之间的层次关系,主要包括包含和从属两类。比如公司不同部门的组织结构,不同洲的国家包含关系等,包括热力图(含相关系数图)、节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图等。
折线图(Line Plot):用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中,可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
在我们绘制有色阶的图片时,多会用到colorbar这个关联利器,色条可以直接将数值与颜色连接在一起。常用的scatter、contourf是非常适合使用的。第一节我们来简要谈谈常用的colorbar参数,以后例子都基于contourf命令。
脑电分析系列[MNE-Python-4]| MNE中数据结构Evoked及其对象创建
(1) reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值,从而代替平均值
这样的线路只有写代码的人才能看的懂无法直观的表达出来,让其它同事看的不清晰,所以考虑怎样直观的把线路图画出来。
Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE中数据结构Evoked及其对象创建
这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数,所有方法均返回matplotlib图形实例的句柄。
当我们想要在一幅图中展示多个热图时,采用传统的一页多图的方式,会导致排版的混乱,第一个例子,同时展示两幅热图以及对应的图例,代码如下
首先,将别人论文中的colormap截图之后,拖到windows自带的画图工具中,选择吸管工具,然后点击其中一个颜色,(这里以图中的蓝色为例),再点击吸管工具,点到颜色上,然后再点击编辑工具,查看对应的RGB。
tight_layout会自动调整子图参数,使之填充整个图像区域。这是个实验特性,可能在一些情况下不工作。它仅仅检查坐标轴标签、刻度标签以及标题的部分。
写着神经网络计算代码,对矩阵计算想整个清晰的展示方式,就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下,看看有没有人分享过代码?
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
Matplotlib是一个基于Python的绘图库,它提供了丰富的绘图工具和函数,可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一,Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
另一种常用的绘图类型是简单的散点图,是折线图的近亲。这里的点并不由线连接,而是单独表示的点,圆或其他形状。我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html#matplotlib.pyplot.plot
本篇文章主要介绍了matplotlib的数据关系型图表的分类、对每个类别做了简介,并初步对数值关系型常见图表的实现方式做了探讨。
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